基于功能联系的城市网络发育水平综合评价——对北京、上海、广州与重庆等都市圈的实证分析

摘 要

Abstract

城市群是我国新型城镇化的主体形态，但学术界暂无测算城市群网络发育水平的有效手段。本研究抓住城市群功能联系本质，提炼出发展规模性、功能协同性、设施连通性、要素流动性“四性”特征，构建了四类共16 项城市网络发育水平综合评价指标体系。

运用手机信令数据、交通运行数据、网络抓取数据等，建立均衡指数、协同指数、“流测度”指数等数学模型，对北京、上海、广州与重庆等都市圈进行实证测算，揭示出各地区网络发育水平的真实差异，为新时期城市群发育程度综合评价探索了一套可行方案。

城市群是我国城市区域化的重要表现形式，近年来被确定为新型城镇化战略的主体形态，联动周边、融入区域，推动大、中、小城市和小城镇协调发展，竞相成为各大城市空间发展的新战略，未来以城市群为主体参与区域和国际竞争必将成为常态。

总体上看，城市群是一个复杂、开放的巨系统，具有边界模糊的典型特征，国家虽然没有明确制定全国统一的城市群划分标准，但在2019 年由国家发改委提出的“以超大、特大城市或辐射带动功能强的大城市为中心，以1 小时通勤圈为基本范围的现代化都市圈”，应该说是现阶段中国城市群的空间内核。

事实上，城市群的本质特征并不只是实体形态上的空间连片，更重要的是通过相互吸引、集聚、辐射作用，形成功能紧密联系的流动空间。于是，寻找合适的“流测度”指标来测算城市群功能联系的强弱，成为界定城市群范围和判断城市群发育程度的关键，而这历来也是政府制定公共政策的基本依据。

然而，受限于我国当时的统计水平，直接反映客流、物流、资金流、信息流和技术流等经济社会功能联系的指标数据获取困难，导致早期研究多为定性描述，更关注城市群的空间结构演变理论，普遍缺乏对城市群功能联系边界的准确划定和功能联系强弱的定量分析。

随着近年来统计体系的逐步完善和大数据技术的深入应

用，航空网络、长途客运网、企业生产网、电信网等数据逐渐被运用到城市群的功能联系研究中，为我们衡量城市群发育程度提供了宝贵的资料。

鉴于此，本次研究立足于功能联系本质，基于“流测度”指标构建城市群发育程度综合评价体系，并运用丰富、多源的大数据作实证测算，以期为城市群发育程度综合评价探索出一套可行的方案。

01

研究回顾

中国早期的城市群研究主要是借鉴了西方国家关于都市区的研究思想和方法，对城市群的识别和界定、空间格局和机制、评价与测度、规划与政策实践等进行了一系列探索。

学者们指出，城市群本身处于动态的发展演进过程中，其空间演化遵循着“中心城区—都市区—都市圈/ 城市

（镇）密集区—城市群—都市连绵区（带）/ 大都市带”的时间序列。

时至今日，“网络城市”（Network Cities）依然经常被用于解释国内外大城市愈加明显的多中心、网络化、分散化的城市空间发展模式。层出不穷的新概念实际上蕴含了学者们在经济全球化理念不断深化的影响下，对城市区域化现象新特征的更为准确的理解。网络城市更加强调城市与郊区或与周边城镇之间的联系，是覆盖城市及其周边并与之互动、相互影响的一体化区域，有学者称之为“网络化大都市”，或翻译为“网状城市群” 。

事实上，无论城市群概念如何演进，城市与城市、城市与郊区之间的功能联系一直是城市区域化研究的焦点，度量其整体性、紧密性和关联性显得更有价值。

美国都市区和日本都市圈很早就使用“中心—外围”通勤率来表征城市与郊区之间的功能联系强弱，POLYNET 小组研究多中心巨型城市区域时，使用了企业总部与分部的投资关系来反映城市与城市之间的关联程度。

而针对中国城市群功能联系和空间组织的定量分析在近几年才逐步成熟，王慧君等构建了经济联系指数、交通联系指数、物流联系指数、信息联系指数和金融联系指数，对浙中城市群发育程度进行综合分析，不过经济联系指数和金融联系指数均是基于引力模型构建，并不能直接反映要素流动的特征。

还有的学者基于铁路客运流、航空客运流、百度指数信息流等，分别对中国城市群的内部联系进行了测度，不过这类研究多为单一网络评价，还缺乏建立在城市群诸多特征基础上的综合评价。

综合学者们的研究，国内外城市群的共性规律和特点可总结为“四性”：一是发展规模性，即一般具有较高的

经济与城镇化发展水平。如英格兰东南部、荷兰兰斯塔德地区、德国莱茵—鲁尔等国外典型城市群，都呈现出高度的人口、经济集聚态势，在城市区域化的高级阶段，城镇、人口与经济规模这些常规因素是形成网络联系不可或缺的基础条件。

二是功能协同性，即拥有若干专业化功能的城市节点。城市群强调城市间的功能协同联系本质，城市地位及其所承担的功能并不是由城市的规模来决定，即便是几万到几十万人口的小城镇，也可以凭借其独特的环境、信息、交通控制力，成为高校、世界500 强企业总部等资源的集聚地，推动城市群形成扁平化、多中心、网络化的结构特征。

三是设施连通性，即具有网络化基础设施的支撑体系。既包括交通线网、供水、供电管线等高度发达的物理网络，也包括金融汇兑、信息交换等虚拟网络，各专业化节点网络连接的便捷性直接影响着功能联系的质量和程度。

四是要素流动性，城市群内节点城市间的交流合作与商务通勤往来密切，人流、物流、资金流等要素流动呈现出常态化、复杂化的趋势，既可能基于互补关系横向流动，也可能基于等级关系纵向流动，还可能基于协同关系纵横交错地流动。

因此，城市群网络是既有中心至外围的单向联系，又有节点城市之间多向联系的复杂功能网络。

02

综合评价体系与测度方法

2.1 综合评价指标体系

基于上述分析，发展规模性是形成网络联系不可或缺的基础条件，功能协同性有助于推动城市群向扁平化、多中心、网络化结构发展，设施连通性直接影响着功能联系的质量和程度，要素流动性是功能联系强弱的直观反映。

依据以上“四性”特征相应地设置反映功能联系强弱的“流测度”“网络化”指标，构建综合评价指标体系，就可测算出城市群网络化发育水平。

具体来看：发展规模性反映了整个地区的经济发展水平、人口集聚程度、城镇化水平，可用人均GDP、人口密度、城镇化率三项指标来表征。功能协同性是指节点城市之间的功能联动，体现该特征的指标包括城镇结构的扁平化和城镇功能的互补性。

研究分别构建经济规模、人口规模两项均衡指数I 和高等院校、医疗设施、商业服务三项协同指数Q 来表征。设施连通性是评价各城市之间基础设施网络化的依据。本次重点评价交通设施的通达性和覆盖程度，设置高速公路网密度、高等级公路网密度、高速公路出入口5 千米半径覆盖度、高铁站点20 千米半径覆盖度和高铁站点区县覆盖度五项指标。

要素流动性是城市群作为“流空间”最为直观的体现，研究构建人口、客流、货流三项“流测度”指数D，以反映城市群的通勤与商务往来的紧密程度。

上述共计16 项评价指标相对准确地反映了城市群的四大特征，除了发展规模性的三项常规指标可直接从相关统计年鉴中获得外，其余13 项指标则通过手机信令数据、交通运行数据、网络抓取数据的收集并构建计算模型来获取（表1）。

表1 城市网络发育水平评价体系及指标计算方法

2.2 指标计算模型

均衡指数I。利用“洛伦兹曲线”（Lorenz curve）的计算方法来衡量区域内各经济主体发展的均衡性，越均衡表示区域结构越趋于扁平化，以此构建均衡指数I，计算公式为：

（1）

式（1）中，A=∫ⁿ

_o

f(X)dX，X=0,1,2,...,n，A 表示实

际数据的累计百分比总和；R 表示完全均匀分布时的累计百分比总和；M 表示完全集中分布时的累计百分比总和。I 的值越大，说明均衡化程度越高，反之亦然。

协同指数Q。基于高德地图兴趣点（Point of Interesting，POI）分布，衡量非核心城市集聚某种功能的能力，如集聚学校、医院、商业设施等资源的能力，其能力越强，则越可能与核心城市形成互补关系，促进区域内各城市的协同发展，以此构建协同指数Q，计算公式为：

（2）

式（2）中，i 为区域内的城市总数，j 为区域内的非核心城市总数，Pi、Pj 分别为第i、第j 个城市的POI兴趣点数。Q 的值越大，说明协同程度越高，反之亦然。

要素流动性。基于手机信令和高速公路卡口的OD 数据，采用有向网络的平均加权度，度量区域各城市间要素流动联系的紧密程度，以此构建“流测度”指数D，计算公式为：

（3）

式（3） 中，Sij 表示从城市i 到城市j 的要素流量，Sji 表示从城市j到城市i 的要素流量，n 为区域内城市总数。D 的值越大，说明流动性越高，反之亦然。

另外，针对多指标评价体系中不同指标的量纲单位不同的问题，我们均对上述指标数值按照标准差标准化法进行无量纲处理，使得所有指标数值都是位于0~1 的标准值，以增强不同量化对象的可比性。数值越接近1，表明该评价对象的发展水平越高。

03

实证分析

3.1 测度空间范围

在国内学者关于城市群发育水平的众多研究中，以北京、上海、广州等为核心的都市圈往往处于第一梯队，被公认为是网络发育水平最高的国内城市群的核心区域。

此外，重庆市委、市政府多次明确提出构建网络城市群的要求，其发展水平同样值得关注。因此，本文拟将北京、上海、广州等都市圈与重庆都市圈的网络发育水平进行共同测度，以期通过对比研究，辨析其各自的发展优劣势与互相之间的差距。

为了统一研究对象的空间尺度，使之具有相对的可比性，本次按照现代化都市圈所要求的“1小时通勤”为参照，将各自核心城市向外辐射100~150 千米半径区域内所包含的城市作为评价对象（表2）；

表2 本次研究测度的空间范围

另外基于重庆自身发展的特点，将重庆的渝东北、渝东南地区也纳入比较范围。可见看到，纳入对比范围的区

域基本上是各大城市群中人口、经济最为集中的区域，这些区域更加具备网络化发展的基础条件，在一定程度上提高了研究结果的参考价值。

3.2 综合评价结果分析

由于各项指标的数值均已经过无量纲标准化处理，四类指标按平均加权法计算，便可得到各区域网络发育水平综合评价结果，见表3。

表3 各地区网络发育水平的综合评价结果

该指标评价的是各地区发展的相对优劣性，无论是单项指标还是综合指标，其数值越接近1，代表其网络化水平相对越高，城市群发育更加充分。

总体而言，凭借发展规模性与设施连通性的巨大优势，广州都市圈的整体网络发育水平最高，其综合指数达到0.784，其次为上海都市圈的0.640，北京都市圈的整体网络发育水平综合指数仅为0.481，略高于重庆都市圈的0.412。

而渝东北地区与渝东南地区的整体网络化发育水平较低。就目前作出对比的六个区域而言，暂且将广州都市圈和上海都市圈划为网络化水平发达地区，将北京都市圈与重庆都市圈作为具有网络化发育雏形的地区，渝东北与渝东南地区则是网络化发育落后地区。

接下来进一步分析各区域分项指标的具体情况，以揭示各地区网络发育的真实水平以及形成差异的原因。

发展规模性测度。无论是人均GDP、城镇化率，还是人口密度，广州都市圈均处于“领头羊”的地位，其经济发展水平与城镇人口集聚程度远高于其他地区。重庆都市圈虽然人均GDP 超过1 万美元，城镇化率超过70%，人口密度达到700 人/ 平方千米左右，已经是重庆市域发展最好的区域，但是其发展规模的综合指数

仍不足广州都市圈的一半。而渝东北、渝东南地区因整体仍处于欠发达阶段，社会经济发展基础薄弱，尚不具

备网络化发展的基础条件。

功能协同性测度。根据均衡指数I的测度结果显示，各区域均衡化水平低且差距并不大，表明各区域均存在发展欠均衡的现象，意味着区域内核心城市“独大”的情况显著。如广州都市圈内的广州、深圳，上海都市圈内的上海，北京都市圈内的北京、天津，重庆都市圈的主城区，渝东北的万州区等，都是各自区域内绝对的核心城市和地区。

事实上，均衡指数最高的是渝东南地区，这是因为该区域没有明显的中心城市，反而形成了较为扁平的发展格局（图1）。

图1 北京、上海、广州、重庆等都市圈均衡指数测度

协同指数Q 则从功能集聚层面揭示了城市间的互补关系，其测度结果显示，上海都市圈的功能协同指数最高，其次为广州都市圈，北京都市圈与重庆都市圈的功能协同指数相差不大。

具体来看，上海都市圈的高等院校、综合医院在区域内广泛分布，而商业设施相对集中于上海、杭州等大城市，基本体现了公共服务功能均衡化的政府行为与商业服务功能集中化的市场行为（图2）；

图2 上海都市圈的高等院校、医疗资源及商业设施兴趣点（POI）分布密度

广州都市圈的商业设施连片密布，这与珠三角地区城镇连片发展有很大关系，但公共服务设施分布的均衡性不足，说明广州、深圳等核心城市的公共服务功能向外疏解还有待加强（图3）；

图3 广州都市圈的高等院校、医疗资源及商业设施兴趣点（POI）分布密度

北京都市圈和重庆都市圈仍然是以核心城市极化作用为主导，北京、天津集聚了区域内大部分的核心功能（图4）；

图4 北京都市圈的高等院校、医疗资源及商业设施兴趣点（POI）分布密度

重庆都市圈的核心功能也集中于主城区，周边地区尚未形成强有力的公共服务和商业服务功能中心（图5）。

图5 重庆都市圈的高等院校、医疗资源及商业设施兴趣点（POI）分布密度

设施连通性测度。通过比较各区域交通设施通达性和覆盖度主要指标发现，广州都市圈的设施连通水平最高，高速公路网密度达到0.19 千米/ 平方千米，高等级公路网密度达到0.38千米/ 平方千米，高铁站点20 千米覆盖度达47.10%。

上海都市圈的各项指标次之，但也处于较高水平。北京都市圈的高速公路、高等级公路的连通程度比重庆都市圈的好，但其高铁站点的覆盖程度并不理想，低于重庆都市圈的发展水平。

换言之，受山地丘陵地形制约的西部地区，其公路网密

度无法与平原地区相比，但可通过抢占高铁、城际铁路建设机遇来弥补设施连通不足的短板，促进区域物流、

人流网络的快速形成（图6、图7）。

图6 各地区高速公路出入口5 千米半径覆盖情况

图7 各地区高铁（含动车组）站点20 千米半径覆盖情况

要素流动性测度。表3 的结果显示，人流、客流和货流三项流测度指数均揭示出一致的特征，即上海都市圈的要素流动性略高于广州都市圈，北京都市圈和重庆都市圈处于第二梯队，除渝东北、渝东南地区之外，各区域均表现出要素高频次、多方向的流动特征，形成复杂的功能网络。

以重庆都市圈为例，各区县人口短期流动联系密切，任意两个区县均有人流往来，最为密切的是主城区往南、北方向的人口流动（图8）。与之同时，高速公路客运和货运往来频繁（图9、图10），超过一半以上的城市形成了高强度联系，尤以主城区向周边区县的交互流动为主。

图8 基于手机信令数据的重庆各区域人口流动网络化特征

图9 基于高速公路卡口客运数据的重庆各区域客流网络化特征

图10 基于高速公路卡口货运数据的重庆各区域货流网络化特征

04

结论与讨论

本研究基于发展规模性、功能协同性、设施连通性、要素流动性四大特征构建了综合评价体系，从功能联系本质出发寻找“流测度”指标，对北京、上海、广州、重庆等都市圈的网络发育水平进行了实证测度，发现几个主要结论：

其一，尽管上海都市圈、广州都市圈、北京都市圈被认为是国内最成熟的城市群，但各自的网络发育水平存在差异。按照本文的评价结果，广州都市圈的网络发育水平最佳，其次是上海都市圈，而北京都市圈的网络发育水平与前两者还存在一定的差距。

其二，各区域内核心城市规模“独大”的情况均较明显，导致均衡指数整体偏低，但功能协同方面又呈现出不一致的特征。比如上海都市圈的公共服务和广州都市圈的商业功能是趋于分散布局的协同模式；而上海都市圈的商业功能和广州都市圈的公共服务功能却呈现出向核心城市集聚的非协同模式。

其三，重庆虽尝试提出构建网络城市群的发展要求，但目前仅重庆都市圈可算作进入网络城市群发育的雏形阶段，渝东北、渝东南地区尚不具备网络化的基础。

其四，上海都市圈和广州都市圈的交通设施连通性呈现巨大优势，北京都市圈在公路网密度和覆盖程度上虽处

于较高水平，但高铁站点的覆盖面并不理想，甚至落后于重庆都市圈。

研究认为，城市群所强调的核心本质是区域内城市紧密的功能联系，功能协同和设施连通自然会加速要素流动，从而形成促进功能更为紧密联系的良性循环。

当前，国内城市群均在探索城市区域化高级阶段的形态特征和布局模式，基于本文的结论，我们建议相关部门运用规划宏观调控，一方面要注重培育核心城市之外的节点城市的专业功能，推动其与核心城市之间形成互补发展的协同模式；另一方面要强化综合立体交通为主的物理网络通道建设，加快群内城市形成以高速公路、高铁、水运、航空等交通方式组成的多元、便捷的沟通系统。

城市群发育程度评价对于公共政策的制定非常关键，由于此前学术界没有提供科学测算城市群网络发育水平的综合评价方案，本次研究也只能算是一次尝试，仍存在指标针对性不强、计算步骤繁琐、部分指标收集困难等不足。

不过可喜的是，随着统计制度的不断完善，能够准确反映人流、物流、资金流、信息流的新数据不断涌现，特别是基于移动终端的地理位置信息的大数据分析能力日益强大，为捕捉城市之间的功能联系强弱提供了更多技术手段，也会为测度模型的深化和综合评价指标体系的构建提供了更加令人信服的方案。

作 者

Writer

李鹏  重庆市规划设计研究院高级工程师

闫晶晶  重庆市规划设计研究院高级工程师

冷炳荣  重庆市规划设计研究院高级工程师

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